opencv判断轮廓是否闭合,opencv图像识别算法

opencv判断轮廓是否闭合,opencv图像识别算法

CvSeq*contour//轮廓本身是封闭的，无需判断。下面是该函数的使用示例。首先使用Canny算子获取图像轮廓，然后使用Hough变换检测直线://ApplytheCanny算法cv::Matcontours;cv::Canny(image,contours,125,350);//使用Hough变换检测直线线

⊙﹏⊙‖∣° 非常准确，说明曲线闭合时测量的面积确实是轮廓包围的面积。综上所述，当边界不闭合或者边界相交时，面积不准确（边界相交的opencv文档51CTO博客我们为您找到了关于opencv闭合轮廓监控的相关内容，包括IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程，以及opencv封闭轮廓监控问答内容。更多opencv封闭轮廓监控相关解答可

＋ω＋ 在opencv上检测非闭合轮廓我正在从事自动卡片检测的计算机视觉项目。 我需要将卡片与背景分开。 我应用了Canny边缘检测，使用自动参数设置。从这里开始，在opencv中自动计算Canny操作的高低阈值。我应用了OpenCV封闭轮廓检测。这个看起来很骨感还是什么的，但是需要封闭轮廓，所以我对图片进行了曼扩展操作。 ，只需再次检测轮廓即可。 /AClosedcontour.cpp：定义控制台应用程序的入口点。 /＃在

len(contours[1])表示第一个轮廓中存储的元素数量，即轮廓中存储的点的数量。 本例中的第一个轮廓是矩形，轮廓中有4个点。这是因为当参数模式设置为：cv2.CHAIN_APPROXarcLength(contours[0],True))#True表示闭合#4.02。轮廓近似于cv2。 approxPolyDP()一般在使用轮廓近似时使用周长。 importcv2importnumpyasnpimg=cv2.im

第一个参数表示轮廓，其形式可以是任何常见的轮廓表示方法（如标准模板库的点向量，或双通道数组）。 第二个参数close表示轮廓是否闭合。 如果轮廓闭合approxPolyDP(curve,epsilon,闭合,approxCurve=None)-curve代表输入轮廓点集合-epsilon代表逼近曲率,越小相似度越强近似-close是否闭合复制3.几何距离计算图像几何距离